import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l

# 在下面的代码中的pool2d函数，我们实现汇聚层的前向传播。这类似于 6.2节中的corr2d函数，。然而，这里我 们没有卷积核，输出为输入中每个区域的最大值或平均值。
def pool2d(X, pool_size, mode='max'):
    p_h, p_w = pool_size
    Y = torch.zeros((X.shape[0]-p_h+1, X.shape[1]-p_w+1))
    for i in range(Y.shape[0]):
        for j in range(Y.shape[1]):
            if mode == 'max':
                Y[i][j] = X[i:i+p_h, j:j+p_w].max()
            if mode == 'avg':
                Y[i][j] = X[i:i+p_h, j:j+p_w].mean()
    return Y

X = torch.tensor([[0.0, 1.0, 2.0], [3.0, 4.0, 5.0], [6.0, 7.0, 8.0]])
pool2d(X, (2, 2))
# 还可以验证平均汇聚层
pool2d(X, (2, 2), 'avg')

# 与卷积层一样，汇聚层也可以改变输出形状。和以前一样，我们可以通过填充和步幅以获得所需的输出形状。下面，我们用深度学习框架中内置的二维最大汇聚层，
# 来演示汇聚层中填充和步幅的使用。我们首先构造了 一个输入张量X，它有四个维度，其中样本数和通道数都是1。
X = torch.arange(16, dtype=torch.float32).reshape((1, 1, 4, 4))

# 默认情况下，深度学习框架中的步幅与汇聚窗口的大小相同,因此，如果我们使用形状为(3, 3)的汇聚窗口， 那么默认情况下，我们得到的步幅形状为(3, 3)。
pool2d = nn.MaxPool2d(3)  # 这里的3是汇聚窗口的形状大小
pool2d(X)
# 填充和步幅也可以手动设定
pool2d = nn.MaxPool2d(3, padding=1, stride=2)
pool2d(X)
# 设定任意大小的汇聚窗口也可以，并分别设定填充和步幅的高度和宽度。
pool2d = nn.MaxPool2d((2, 3), stride=(2, 3), padding=(0, 1))
pool2d(X)

# 汇聚层的多个通道
# 在处理多通道输入数据时，汇聚层在每个输入通道上单独运算，而不是像卷积层一样在通道上对输入进行汇总。
# 这意味着汇聚层的输出通道数与输入通道数相同。下面，我们将在通道维度上连结张量X和X + 1，以构 建具有2个通道的输入。
X = torch.cat((X, X + 1), 1)  # stack也可以进行连接，cat=stack
X
pool2d = nn.MaxPool2d(3, padding=1, stride=2)
pool2d(X)  # 汇聚后输出通道的数量仍然是2。

# 小结
# • 对于给定输入元素，最大汇聚层会输出该窗口内的最大值，平均汇聚层会输出该窗口内的平均值。
# • 汇聚层的主要优点之一是减轻卷积层对位置的过度敏感。• 我们可以指定汇聚层的填充和步幅。
# • 使用最大汇聚层以及大于1的步幅，可减少空间维度（如高度和宽度）。
# • 汇聚层的输出通道数与输入通道数相同。